【方案总结】利用EPS数据平台进行论文写作案例分析(精选).pptxVIP

利用EPS数据平台进行论文写作案例

提纲案例1、克强指数案例2、RD支出与专利产出的相关性研究

三指标含义

利用05-12年北京GDP及北京地区用电量、铁路货运量和银行贷款数据。

用于评估GDP数据可靠性；挤掉了统计数字中的水分；更能精准的反映经济现状；对经济状况反映更客观；但不能代替GDP统计。

RD支出和专利是影响技术创新能力的重要因素；专利产出能够反映技术创新活动的状况和水平；研发活动对经济发展起着至关重要的作用；研究背景研究方式研究意义案例分析2：RD支出与专利产出的相关性研究建立专利申请量与科研机构、高校及企业RD支出的回归模型；判断科研机构、高校、企业对专利产出的奉献程度；验证专利申请量与RD支出间的相关关系；分析研究结果的原因；给出合理化建议；

跨库检索所需指标

建立线性回归模型

只有S1通过t检验，所以只有企业RD支出对3种专利申请量存在显著影响。3种专利申请量99%的部分都可以从该回归方程中得到说明，具有较强解释能力。统计量F大于临界值，回归方程显著成了，拟合优度比较好。

初步分析结论：科研机构RD支出和高等院校RD支出这两个解释变量对3种专利申请量没有显著影响。去除这两个解释变量，建立3种专利申请量和企业RD支出的一元线性回归模型进一步分析。

通过t检验，说明企业RD支出对3种专利申请量存在显著影响。3种专利申请量99%的部分都可以从该回归方程中得到说明，具有较强解释能力。统计量F大于临界值，回归方程显著成了，拟合优度比较好。

最终结论：

EPS数据平台其他功能与其他数据库数据资源对这一现象的进一步印证与说明。

合并计算与多样化图形展示近10年企业科研经费投入远大于研究机构与高校的科研经费投入。多样化的图形展示，更加直观的展现。

表格转置与80/20分析07年-12年3种专利申请量占近十年的80%。与近些年企业RD大力投入有关。

3种专利申请量的预测分析建立趋势分析模型

利用03-12年10年数据计算2013年3种专利申请量的预测值官方发布的初步核算数据为2,377,521项。预测误差为0.035。

其他数据库可提供的数据支持利用三次产业奉献率与三次产业就业人数对我国产业结构的合理性进行分析判断。

自定义图表分析

提出建议加大对企业RD活动的支持与RD经费投入。加快科研机构企业化转制。促进三大执行机构的联合，提升科技成果转化率。利用自主科技创新调整产业结构，促进经济开展。

EPS(EconomyPredictionSystem)面向多学科覆盖多领域资源丰富经济性内涵检索高效提供数据获取、数据处理、分析预测、多样展现、本地保存一站式数据效劳更新及时设计专业功能强大功能性平台来源权威一系列数值型数据库